Page 233 - 《社会》2023年第2期

社会·2023·2

例是丈夫优势婚的 0.53 倍。 这似乎表明，在跨越出身阶层与自身教育
地位的婚姻中，与女性相比，男性更有可能通过自身的相对教育优势交
换女性的相对出身阶层优势。 然而，丈夫交换婚的比例高于妻子优势婚
更多受女性教育上行婚的影响；相似地，妻子交换婚的比例低于丈夫优
势婚亦受此影响， 故检验地位交换论时需控制女性自身教育上行婚的
影响。
控制女性自身教育上行婚的影响， 可将出身相同阶层的夫妻作为
参照组计算交换婚相比优势婚的发生比率， 但据此检验地位交换论仍
是有偏的。 个体的教育获得与出身阶层存在正向关联，出身更高阶层的
个体会获得更多的教育机会，因此，若男女随机婚配，将出现更多的丈
夫或妻子优势婚，从而低估了交换婚的发生比，故在检验地位交换论时
还需控制教育代际继承的影响。 接下来，在控制上行婚、同质婚和代际
继承的影响后， 本文使用对数线性模型对家庭背景与自身教育地位之
间交换的性别差异及时期差异做进一步的估计与检验。
（二）对数线性模型分析
表 3 展示了对数线性模型的拟合结果。 由表 3 可知，模型 2 比模型
1 对数据的拟合更好（p=0.000）。 15 模型 3 比模型 2 对数据的拟合更好。
这表明， 在控制了夫妻教育地位交互效应、 夫妻各自教育代际继承效
应，以及这些效应随初婚期的变化后，地位交换参数的加入进一步改善
了模型的拟合度，即出身阶层与自身教育之间存在地位交换，与既有研
究结论一致 （Schwartz，et al.，2016；许琪、潘修明，2021）。 模型 4 比模型
3 对数据的拟合更好，这表明，随着时期变迁，地位交换强度也在发生

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15. 在模型选择时，一般基于两个标准：嵌套模型情况下的似然比卡方（G ）的卡方检验，
以及嵌套和非嵌套模型情况下 BIC 的变化。 似然比检验的优势在于便于进行误差消减
比例的解释，而 BIC 统计量会帮助研究者在大样本的情况下以简约性来换取拟合优度，
因此在模型选择过程中最好同时使用这两个指标进行判断（鲍威斯、谢宇，2009）。 若模
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型选择出现了 BIC 和 G 检验标准不一致的情况，“是否是大样本”是选择 BIC 或 G 检验
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的 一 个 重 要 标 准（ Xie，1992； 鲍 威 斯 、 谢 宇 ，2009）。 28 887 为 大 样 本（Xie，1992：385），
16 297 为较大样本（鲍威斯、谢宇，2009：108），因此本研究的 9 924 为较小样本。 在样本
量较小的情况下， 本文主要依据 G 的卡方检验选择最佳拟合模型。 本文还采用随机方
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法从 9 924 对夫妻样本中抽取了 80%的样本，进行稳健性检验，降低样本量之后的模型
拟合结果与当前结果基本一致。 此外，关于家庭背景与教育地位交换的性别差异与时期
变迁研究，部分学者没有关注不同模型的拟合效果，而是关注具体模型中交换参数的显
著性检验（ Schwartz，et al.，2016）。

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